Emission Factor [%]

(1)

Università di Palermo Dipartimento di Ingegneria

Gli SMART-PLANT del futuro: un approccio sostenibile alla

depurazione tra

recupero di materia ed energia

12 aprile 2019 - Catania

Il controllo e l’impatto delle emissioni clima-

alteranti dagli impianti di depurazione

Prof. ing. Giorgio Mannina

(2)

Il controllo e l’impatto delle emissioni clima-alteranti dagli impianti di depurazione

Introduzione

Meccanismi di formazione dei GHG Classificazione delle emissioni

I sistemi ICA

I sistemi di aerazione e le emissioni Conclusioni

Sommario

(3)

Il controllo e l’impatto delle emissioni clima-alteranti dagli impianti di depurazione Prof. Giorgio Mannina – Università di Palermo

Introduzione

(4)

Introduzione I gas climalteranti

Gt CO₂eq/yr

Increased by 70%

(5)

Introduzione I gas climalteranti

(6)

Introduzione I gas climalteranti

3% dell’emissione totale

di origine antropica

(7)

Introduzione I gas climalteranti

Diretta (processi biologici)

Indiretta interna (consumo di energia elettrica o termica)

Indiretta esterna (trasporto dei fanghi depurati)

Origine dei GHG

(8)

NH₄⁺ NH₂OH NO₂^- NO₃^-

NO₂^- NO N₂O N₂ N₂O

NO N₂O

Low DO High nitrites

High DO High nitrites

Low COD/N Nitrification

Denitrification

Kampschreur et al., 2009 LITERATURE DATA

0.017 ÷ _{80 mg L}^-1

Introduzione Pathway di formazione di N

₂

O

(9)

Introduzione Fattori influenti per N

₂

O

Kampschreur et al. (2009)

N

₂

O

Nitrification Denitrification

Low O₂ High nitrite High O₂ High nitrite Low C/N

• Insufficient aeration

• High organic loading combined with

insufficient aeration

• Insufficient aeration

• Low SRT

• Toxic compounds

• Low temperature

• High ammonium concentration

• Over - aeration

• COD limitation

• Nitrite transfer from nitrification stage

• Influent

Characteristics

• Too efficient pre- sedimentation

(10)

Introduzione Variabilità N

₂

O

Variabilità delle misure di N

₂

O

Miglioramento della conoscenza sui

processi

Tecniche di misura standardizzate

Modellazione matematica

(11)

0 10 20 30

SB-MBR DN-MBR UCT-MBR UCT-MB-MBR

E m is s io n Fa c to r [% ]

Emissioni dirette Risultati

Sale e idrocarburi nel refluo trattato max

min aver

(12)

0 1 2 3 4 5 6 7

Anaerobic Anoxic Aerobic MBR

E m is s io n F a c to r [% ] ^UCT-MBR ^UCT-MB-MBR

Emissioni dirette Risultati

Valori più elevati del fattore di emissione nei comparti aerati

Pellicole biologiche - miglioramento rimozione azoto -

riduzione N

₂

O

(13)

Emissioni indirette

Variazione della portata di aria (aerobico e membrana)

Individuare un legame costitutivo tra i costi e le emissioni

Challenge Operational

costs

GHG

emission Effluent

quality

Mannina et al. (2016b)

(14)

Emissioni indirette

y = 2.035e-1.146x R² = 0.61

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

E Q I [k g P U d

-1

]

Air flow [m

³

h

^-1

] (a)

Riduzione di EQI all’aumentare della portata d’aria insufflata

(15)

Emissioni indirette

L’incremento della portata comporta un aumento delle emissioni

Ridurre l’aerazione?

NO! Analisi multi-parametrica

y = 3.1188e0.6318x R² = 0.94

0 5 10 15 20

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

Ind ir ec t G H G [ k g C O

2eq

m

-3

]

Air flow [m

³

h

^-1

]

(a)

(16)

I sistemi ICA

(17)

Il controllo e l’automazione

(18)

Control & Automation because…

• Disturbances are everywhere

• Compensate for them

• On-line sensors no longer the main limitation for on-line control

• Data acquisition – monitoring

• Early warning

• Control

• Saving energy and resources

• Producing energy

• Consistent operation

(19)

Open loop control

Process Regulator

Timer

No measurements are made to

verify the control action

(20)

Open loop

(21)

Examples open loop control

• Control is based on a timer

• Sludge scrapers

• Grit removal

• Pump starts and stops

• Compressor starts and stops

(22)

Closed loop - feedback

(23)

Process

Measurement Actuator

Decision

Disturbances

The feedback principle

(24)

Feedback

• Concept of feedback used everywhere

• Society

• Economy – economic data is fed to the Central Bank, which controls the interest rate in order to keep the inflation at a certain level

• Nature

• Human body – the nerve cells senses the

temperature and the brain controls the muscles to restrict the skin capillaries

• Feedback – corrective action based on

measurements

(25)

Added controllability (1)

• Bioreactors –

anaerobic, anoxic, aerobic zones

• More sophisticated air supply

• Separate control of zones

• Variable pressure control

• More intermittent systems (SBR)

• Aerated tank settling operation

(26)

Added controllability (2)

• More recirculations

• e.g. nitrate recirculation

• Chemicals added

• enhanced primary clarification

• chemical P removal

• Volatile fatty acids

• enhance Bio-P

• External carbon

• control denitrification

(27)

Aeration 4 –

Closed loop DO profile control

Compressor

Air flow Aerator

PLC Communication

Variable speed

drive

DO

sensors

(28)

Dissolved oxygen (DO) Control

DO

Aerator

Air flow control system Air

flow

Air flow system

DO control system

DO controller

DO setpoint

Airflow controller

Air flow Desired

airflow

Valve

opening

(29)

NH ₄ based DO controller

Ammonia conc. (Setpoint=3)

DO setpoint value

Ingildsen

Variable DO setpoint further 10-15% savings

(30)

I sistemi di aerazione

(31)

Ripartizione dei consumi energetici di un impianto di depurazione di acque reflue urbane di grande potenzialità (900.000 a.e.)

Il sistema di aerazione ha un ruolo chiave nel determinare i consumi energetici degli impianti e le emissioni di gas serra

Negli impianti a fanghi attivi i costi energetici rappresentano un’aliquota importante dei costi totali di esercizio

(in aumento)

Tra i consumi energetici il principale è quello

dell’aerazione delle vasche di ossidazione (solitamente il

50-60%)

31

Il sistema di aerazione

(32)

0,20 0,30 0,40 0,50 0,60

15,0 20,0 25,0 30,0 35,0 40,0 45,0

200,00 300,00 400,00 500,00

A lp h a

A ir F lo w R a te (1 0 0 0 m

3

/h )

CCOD (mg/l)

Trasferimento dell’ossigeno

Slide courtesy of Diego Rosso

(33)

Slide courtesy of Diego Rosso

Trasferimento

dell’ossigeno

(34)

PULITO SPORCO

Trasferimento dell’ossigeno

(35)

Bilancio di massa dell’ossigeno in fase gassosa

Ossigeno trasferito in fase liquida = Ossigeno rimosso dalla fase gassosa Il metodo off-gas è una tecnica per il monitoraggio dell’efficienza di trasferimento dell’ossigeno in condizioni di processo di sistemi di aerazione ad aria diffusa

(Redmon et al., 1983).

1. Cappa

2.Connessione

5. Analizzatore

3. Sonda ossigeno

4. Ossimetro

Il metodo off-gas

(36)

5. Analizzatore off-gas 1. Sistema di raccolta off-gas

2. Tubo di collegamento

3. Sonda LDO 4. Ossimetro

Il metodo off-gas

(37)

Il metodo off-gas

(38)

1. La misura viene effettuata su una serie di punti individuati in base alla geometria della vasca e del sistema di aerazione (almeno iI 2% della superficie della vasca)

2. In ogni posizione si misura, alternativamente il contenuto di ossigeno in aria (Reference) e nell’off-gas

3. Oltre alla misura del contenuto di ossigeno nell’off-gas si rilevano altri parametri (ad esempio la portata di off-gas e la concentrazione di ossigeno disciolto nella fase liquida) necessari alle successive elaborazioni

Il metodo off-gas

(39)

Grandezze calcolate:

• Efficienza di trasferimento in condizioni standard in acqua di processo (αSOTE, %):

• α factor:

• Rateo di trasferimento (OTR, KgO₂/h):

• Efficienza di aerazione (AE, Kg02/kWh):

Introduction

α = αSOTE/SOTE

AE = OTR/P

Il metodo off-gas

(40)

Estimating airflow distribution

Reattore plug-flow in un impianto a fanghi attivi convenzionale di media potenzialità 45.000 p.e.

Distribuzione della portata d’aria [Nm3/h]

Distribuzione della concentrazione di DO [mg/l]

40 ELASTOX-T standard

Diametro [mm] 270

Superficie [cm²] ~560

Portata d’aria specifica [Nm³/h] 6/8

Densità dei pori [1/cm²] 12

Caso studio

(41)

Conclusioni

Il contenimento delle emissioni, dirette ed indirette, di gas clima-alteranti è necessario ma richiede delle procedure/protocolli più semplici

Il controllo e l’automazione sono degli strumenti molto potenti e possono dare delle risposte efficaci alle emissioni

I sistemi di aerazione sono un segmento rilevante

dell’impianto: il loro efficientamento porta ad una

riduzione delle emissioni

(42)

Giorgio Mannina Università di Palermo giorgio.mannina@unipa.it

Emission Factor [%]

Il controllo e l’impatto delle emissioni clima-

alteranti dagli impianti di depurazione

Introduzione

Meccanismi di formazione dei GHG Classificazione delle emissioni

I sistemi ICA

I sistemi di aerazione e le emissioni Conclusioni

Sommario

Introduzione

Introduzione I gas climalteranti

Introduzione I gas climalteranti

Introduzione I gas climalteranti

3% dell’emissione totale

di origine antropica

Introduzione I gas climalteranti

Diretta (processi biologici)

Indiretta interna (consumo di energia elettrica o termica)

Indiretta esterna (trasporto dei fanghi depurati)

Origine dei GHG

Introduzione Pathway di formazione di N

O

Introduzione Fattori influenti per N

O

N

O

Nitrification Denitrification

Introduzione Variabilità N

O

Variabilità delle misure di N

O

0 10 20 30

SB-MBR DN-MBR UCT-MBR UCT-MB-MBR

E m is s io n Fa c to r [% ]

Emissioni dirette Risultati

0 1 2 3 4 5 6 7

Anaerobic Anoxic Aerobic MBR

E m is s io n F a c to r [% ] UCT-MBR UCT-MB-MBR

Emissioni dirette Risultati

Valori più elevati del fattore di emissione nei comparti aerati

Pellicole biologiche - miglioramento rimozione azoto -

riduzione N

O

Emissioni indirette

Variazione della portata di aria (aerobico e membrana)

Individuare un legame costitutivo tra i costi e le emissioni

Emissioni indirette

y = 2.035e-1.146x R² = 0.61

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

E Q I [k g P U d

]

Air flow [m

h

] (a)

Emissioni indirette

NO! Analisi multi-parametrica

y = 3.1188e0.6318x R² = 0.94

0 5 10 15 20

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

Ind ir ec t G H G [ k g C O

m

]

Air flow [m

h

]

(a)

I sistemi ICA

Il controllo e l’automazione

Control & Automation because…

• Disturbances are everywhere

• Compensate for them

• On-line sensors no longer the main limitation for on-line control

• Data acquisition – monitoring

• Early warning

• Control

• Saving energy and resources

• Producing energy

• Consistent operation

Open loop control

Process Regulator

E m is s io n F a c to r [% ] ^UCT-MBR ^UCT-MB-MBR

NH ₄ based DO controller